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TensorFlow2.x高級電腦視覺
作者:(美)克里斯南杜·卡爾|責編:賈小紅|譯者:周玉蘭
出版社:清華大學
ISBN:9787302614586
出版日期:2022/09/01
裝幀:平裝
頁數:373
人民幣:
RMB 129
元 售價:
元
內容大鋼
本書詳細闡述了與TensorFlow高級電腦視覺相關的基本解決方案,主要包括電腦視覺和TensorFlow基礎知識,局部二值模式和內容識別,使用OpenCV和CNN進行面部檢測,圖像深度學習,神經網路架構和模型,遷移學習和視覺搜索,YOLO和對象檢測,語義分割和神經風格遷移,使用多任務深度學習進行動作識別,使用R-CNN、SSD和R-FCN進行對象檢測,通過CPU/GPU優化在邊緣設備上進行深度學習,用於電腦視覺的雲計算平台等內容。此外,本書還提供了相應的示例、代碼,以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。
本書適合作為高等院校電腦及相關專業的教材和教學參考書,也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。
作者介紹
(美)克里斯南杜·卡爾|責編:賈小紅|譯者:周玉蘭
克里斯南杜·卡爾(Krishnendu Kar)對電腦視覺和AI問題研究充滿熱情,他的核心專業是深度學習,包括電腦視覺、物聯網和敏捷軟體開發。Krish還是一位活躍的應用程序開發人員,在iOS App Store發布了一款基於行車記錄儀的目標和車道檢測並可提供導航功能的應用程序——Nity Map AI Camera & Run Timer。
目錄
第1篇 電腦視覺和神經網路概論
第1章 電腦視覺和TensorFIow基礎知識
1.1 技術要求
1.2 使用圖像哈希和濾波檢測邊緣
1.2.1 使用拜耳濾色器形成彩色圖案
1.2.2 創建圖像向量
1.2.3 變換圖像
1.2.4 線性濾波——與內核進行卷積
1.2.5 圖像平滑
1.2.6 均值濾波器
1.2.7 中值濾波器
1.2.8 高斯濾波器
1.2.9 使用OpenCV進行圖像濾波
1.2.10 圖像梯度
1.2.11 圖像銳化
1.2.12 混合高斯和拉普拉斯運算
1.2.13 檢測圖像邊緣
1.2.14 Sobel邊緣檢測器
1.2.15 Canny邊緣檢測器
1.3 從圖像中提取特徵
1.3.1 直方圖
1.3.2 使用OpenCV進行圖像匹配
1.4 使用輪廓和HOG檢測器進行對象檢測
1.4.1 輪廓檢測
1.4.2 檢測邊界框
1.4.3 HOG檢測器
1.4.4 輪廓檢測方法的局限性
1.5 TensorFlow生態系統和安裝概述
1.5.1 TensorFlow與PyTorch
1.5.2 TensorFlow安裝
1.6 小結
第2章 局部二值模式和內容識別
2.1 使用LBP處理圖像
2.1.1 生成LBP模式
2.1.2 理解LBP直方圖
2.1.3 直方圖比較方法
2.1.4 LBP的計算成本
2.2 將LBP應用於紋理識別
2.3 使臉部顏色與基礎顏色匹配——LBP及其局限性
2.4 使臉部顏色與基礎顏色匹配——顏色匹配技術
2.5 小結
第3章 使用OpenCV和CNN進行面部檢測
3.1 應用Viola-Jones AdaBoost學習模型和Haar級聯分類器進行人臉識別
3.1.1 選擇哈爾特徵
3.1.2 創建積分圖像
3.1.3 進行AdaBoost訓練
3.1.4 級聯分類器
3.1.5 訓練級聯檢測器
3.2 使用深度神經網路預測面部關鍵點
3.2.1 準備用於關鍵點檢測的數據集
3.2.2 處理關鍵點數據
3.2.3 在輸入Keras-Python代碼之前進行預處理
3.2.4 Keras-Python代碼中的預處理
3.2.5 定義模型架構
3.2.6 訓練模型以進行關鍵點預測
3.3 使用CNN預測面部表情
3.4 3D人臉檢測概述
……
第2篇 TensorFlow和電腦視覺的高級概念
第3篇 使用TensorFlow的電腦視覺高級實現
第4篇 在邊緣和雲端上的TensorFlow實現
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